Mortality of Puerto Ricans in the USA post Hurricane Maria: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine death occurrences of Puerto Ricans on the mainland USA following the arrival of Hurricane Maria in Puerto Rico in September 2017. DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Persons of Puerto Rican origin on the mainland USA. EXPOSURES: Hurricane Maria. MAIN OUTCOME: We use an interrupted time series design to analyse all-cause mortality of Puerto Ricans in the USA following the hurricane. Hispanic origin data from the National Vital Statistics System and from the Public Use Microdata Sample of the American Community Survey are used to estimate monthly origin-specific mortality rates for the period 2012-2018. We estimated log-linear regressions of monthly deaths of persons of Puerto Rican origin by age group, gender, and educational attainment. RESULTS: We found an increase in mortality for persons of Puerto Rican origin during the 6-month period following the hurricane (October 2017 through March 2018), suggesting that deaths among these persons were 3.7% (95% CI 0.025 to 0.049) higher than would have otherwise been expected. In absolute terms, we estimated 514 excess deaths (95% CI 346 to 681) of persons of Puerto Rican origin that occurred on the mainland USA, concentrated in those aged 65 years or older. CONCLUSIONS: Our findings suggest an undercounting of previous deaths as a result of the hurricane due to the systematic effects on the displaced and resident populations in the mainland USA. Displaced populations are frequently overlooked in disaster relief and subsequent research. Ignoring these populations provides an incomplete understanding of the damages and loss of life.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».